La IA hará repensar la infraestructura tecnológica en 2024, según directivos y expertos

Prácticamente todos los servicios que consumen hoy tanto personas como empresas dependen en cierta medida de la nube y de una infraestructura tecnológica. No hablo de las redes de las telecos, sino de los centros de datos y proveedores cloud.

Invisibles para la mayoría salvo cuando se produce una caída de servicio, han soportado ya momentos de tráfico extremo como el confinamiento durante la pandemia de COVID-19. Y aguantaron sin grandes problemas.

Ahora, estas instalaciones se enfrentan a un desafío mayor todavía que les obligará a reinventarse: la inteligencia artificial (y sobre todo la IA generativa).

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"El principal reto de la infraestructura tecnológica en 2024 a causa de la IA es, evidentemente, el desarrollo y mejora de esta. Si esta no evoluciona y no avanza, no pueden surgir ni derivar de ella otros retos", Verónica Ferrer Moregó, partner en pitayanext.com y profesora de EAE en el Máster Big Data y Analytics.

Business Insider España ha preguntado a expertos y directivos de empresas para conocer sus predicciones sobre cómo afectará la IA a los engranajes ocultos de la tecnología durante el 2024.

La IA obligará a los centros de datos a tener mayor rendimiento

Hay varios motivos motivos por los que la IA supone un desafíos para la infraestructura actual de los centros de datos, pero la mayoría tienen que ver con la elevada cantidad de procesamiento que es necesaria para entrenar y para ejecutar sus algoritmos.

Detrás de cada consulta que haces a ChatGPT, es necesario primero el entrenamiento de las bases de datos GPT de OpenIA y después el continuo procesamiento de las consultas y la información que le proporcionamos para generar las respuestas. Y todo ello, en apenas segundos, lo garantizam los proveedores de cloud y centros de datos de la empresa.

El aumento de desarrollos de IA y el uso de sus herramientas que se prevé para 2024 supondrá varios retos a la industria actual de centros de datos.

Como los principales desafíos, Verónica Ferrer Moregó resume: la mayor demanda de unidades de procesamiento; la necesidad de un rendimiento más potente, eficaz y escalable; la capacidad de transferir datos en tiempo real; la sostenibilidad; la seguridad y la privacidad en el tratamiento de los datos; y el cumplimiento de la leyes a través de un funcionamiento ético.

Quizá el consumo de energía y agua es uno de los aspectos más comentados en el último año.

Por poner un ejemplo: el consumo de energía de ChatGPT, en su versión más reciente basada en GPT-4, es de entre 0,001 y 0,001 kWh, o entre 3,6 y 36 kJ, aunque esto depende del tamaño del modelo utilizado y de la cantidad de contenido a procesar.

Y además de electricidad, los centros de datos necesitan también mucha agua para funcionar, ya que es el principal elemento para enfriar las instalaciones. 

El anuncio de un macrocentro de datos de Meta en Talavera de la Reina (Toledo), pese a la inversión y los puestos de trabajo que generará, quedó cuestionado por las protestas sobre el consumo de agua que supondría, al situarse en una zona con escasez hídrica previa.

Y es algo en lo que coinciden la mayoría de los entrevistados.

"La infraestructura tecnológica va a seguir enfrentándose a una transformación que en algunos casos puede ser desafiante. Creo que los retos van a estar asociados con la escalabilidad y la flexibilidad para manejar cargas de trabajo variables y adaptarse a las necesidades cambiantes de las aplicaciones de IA", señala Silvia Leal, experta en tecnología de la agencia Evercom.

"El mercado de hardware para la IA seguirá sin duda al alza, pero no sólo a nivel de procesador, sino también de redes y de servidores", afirma por su parte Juan Luis Martínez, director de Clientes, director de Transformación y Chief Data Officer (CDO) de BeeDIGITAL AI.

"La escalabilidad, seguridad y sostenibilidad serán los principales desafíos de la infraestructura tecnológica a causa de la IA en 2024. [...] Hay varias fuentes que manifiestan que OpenAI invierte más de 600.000 dólares diarios para mantener su infraestructura", añade Cristóbal Álvarez, profesor de ESIC University.

"Para el año próximo el mayor desafío de la infraestructura es que estará más focalizada en poder proveer a un costo razonable capacidades de inferencias de los modelos de IA Generativa", explica Agustín Huerta, vicepresidente senior de Digital Innovation y vicepresidente de Technology IoT en Globant.

La computación cuántica, ¿posible aliado?

No son todo retos, ya que en 2024 los centros de datos tendrán a un posible nuevo aliado para resistir la expansión de la inteligencia artificial: se trata de la computación cuántica, una especialidad hasta ahora académica pero que los expertos esperan que no tarde en dar frutos pronto en forma de aplicaciones prácticas.

Los ordenadores cuánticos, por su funcionamiento que no está limitado solo a unos y ceros como los tradicionales, tienen una capacidad de computación muy superior y pueden ayudar a solucionar problemas más complejos y con mayor cantidad de cálculos. Como la IA.

"La computación cuántica ofrece la posibilidad de mejorar la eficiencia en el procesamiento de datos y desarrollar algoritmos de IA más eficientes, lo que podría reducir significativamente el consumo de recursos energéticos y el tiempo necesario para realizar cálculos complejos", explica Edu Jiménez, director asociado de Stratesys.

"La computación cuántica está tratando de resolver este reto que debe contemplar la mayor velocidad o escalabilidad, pero también una mayor eficiencia energética para no multiplicar exponencialmente el consumo de los data centers", coincide Juan Luis Martínez, director de Clientes, Director de Transformación y Chief Data Officer (CDO) de BeeDIGITAL AI.

Invertir en la IA será sinónimo de invertir en cloud

Más allá de los centros de datos a nivel generalizado, las infraestructuras tecnológicas también son algo que incumbe a las empresas que estén planteando introducir la IA para mejorar sus procesos.

"Las ventajas que ofrece la inteligencia artificial solo se materializarán en aquellas organizaciones que dispongan de la infraestructura tecnológica necesaria para implantarla", indica Jorge Vázquez, director general de Nutanix en España y Portugal.

Pero no es IA todo lo que reluce, y los expertos prevén que quienes quieran invertir en IA en su empresa deberán reforzar también su cloud y que la nube híbrida es el modelo más adecuado para este objetivo.

"Estas nuevas tecnologías implican también un notable aumento en la complejidad de las infraestructuras de las empresas y solo las soluciones y modelos de multicloud híbrida permitirán simplificar su implementación y gestión, además de capacitarlas para llevar a cabo un mejor control de los costes", apunta Jorge Vázquez.

"La integración estratégica de soluciones de nube híbrida en iniciativas de IA se perfila como una tendencia clave. Las organizaciones reconocerán la necesidad imprescindible de aprovechar tanto los recursos on-premise como los de la nube para obtener el máximo valor de sus iniciativas de IA", según Erica Langhi, senior solution architect en EMEA de Red Hat.